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Java室内定位代码-NAV-630:NAV630是一款基于AR技术的室内及部分室外导航应用,适用于...

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简介:
简介:NAV-630是采用Java开发的一款融合了AR技术的室内外导航解决方案。它能够提供精准的室内定位服务,并延伸至特定条件下的室外环境,为用户提供无缝衔接的导航体验。 ### Project Summary **NAV-630** 是一款基于AR的室内室外(有限)导航与方向应用软件,专为Android设备设计,并提供了一些额外的功能,包括部门及教师信息、基于AR的单人和多人游戏、标记出勤以及实时位置分享等功能。在该项目中,我们采用了IPS(室内定位系统)技术——这是一种用于精确定位人员并将他们引导至GPS和其他卫星技术失效区域的技术方案,适用于多层建筑、机场、大学办公园区等场景。 ### Purpose #### 1.2.1 目标 我们的目标是在RSSI的帮助下开发一个能够以高达2cm精度进行定位的室内导航应用程序,并利用AR技术增强真实世界环境中的用户体验。通过计算机生成的信息与现实世界的互动,我们希望提供一种更加丰富和沉浸式的体验。 ### Scope - **当前范围**:包括室内导航系统、教职工信息的AR可视化以及位置共享功能。 - **未来展望**:开发基于AR的游戏课程、小组出勤管理等,并实现快速反馈及新闻提要等功能。 ### Technology and Literature Review 增强现实(AR)是一种交互式的、基于现实世界的显示环境,它利用计算机生成的信息来丰富和扩展用户对周围世界的感知。

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客服
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  • Java-NAV-630NAV630AR...
    优质
    简介:NAV-630是采用Java开发的一款融合了AR技术的室内外导航解决方案。它能够提供精准的室内定位服务,并延伸至特定条件下的室外环境,为用户提供无缝衔接的导航体验。 ### Project Summary **NAV-630** 是一款基于AR的室内室外(有限)导航与方向应用软件,专为Android设备设计,并提供了一些额外的功能,包括部门及教师信息、基于AR的单人和多人游戏、标记出勤以及实时位置分享等功能。在该项目中,我们采用了IPS(室内定位系统)技术——这是一种用于精确定位人员并将他们引导至GPS和其他卫星技术失效区域的技术方案,适用于多层建筑、机场、大学办公园区等场景。 ### Purpose #### 1.2.1 目标 我们的目标是在RSSI的帮助下开发一个能够以高达2cm精度进行定位的室内导航应用程序,并利用AR技术增强真实世界环境中的用户体验。通过计算机生成的信息与现实世界的互动,我们希望提供一种更加丰富和沉浸式的体验。 ### Scope - **当前范围**:包括室内导航系统、教职工信息的AR可视化以及位置共享功能。 - **未来展望**:开发基于AR的游戏课程、小组出勤管理等,并实现快速反馈及新闻提要等功能。 ### Technology and Literature Review 增强现实(AR)是一种交互式的、基于现实世界的显示环境,它利用计算机生成的信息来丰富和扩展用户对周围世界的感知。
  • (惯性)
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    简介:本系统利用惯性导航技术实现精准的室内定位服务,适用于各类建筑物内,提供高效便捷的位置信息解决方案。 近年来随着无线通信技术的发展,室内定位技术逐渐成熟,并在室内导航、追踪及地理信息系统等领域得到广泛应用。本段落介绍了一种利用无线局域网络(WLAN)接收信号强度进行室内定位的方法,采用了指纹特征比对法并特别强调了局部保持投影法(LPP)的应用。 相比室外环境中的GPS定位技术,在复杂的室内环境中由于建筑结构的影响导致GPS信号难以穿透墙壁,从而使得准确的定位信息难以获取。因此研究者们转向利用WLAN信号尤其是接收信号强度指示(RSSI)来进行室内定位。 在进行室内定位的研究时,常见的概念包括信号指纹技术和最大似然估计法(ML)。其中,信号指纹技术是通过收集已知位置处的无线电信号特征并建立数据库,在实时环境中通过比对当前接收到的RSSI值来确定用户的位置。而最大似然估计则是一种统计方法,用于估算模型参数以最大化从该模型中获取的数据概率。 局部保持投影法(LPP)是信号处理和模式识别领域常用的降维技术之一,它能够保留高维度数据中的局部邻域结构信息。在室内定位场景下应用LPP可以将大量RSSI测量值映射到低维度空间内,从而减少计算量并降低存储需求。同时这种方法并不会影响最终的定位精度,并且减少了离线阶段收集信号样本的时间。 传统的无线网络定位技术包括时间到达法(TOA)和方向到达估算法(DOA)等方法。然而,在实际应用中这些传统的方法存在一些局限性,例如需要精确的时间同步以及对天线阵列的要求较高;并且在室内环境中由于多径效应的影响会导致定位结果不准确。 本段落提出了一种新的定位方案能够有效避免多路径干扰并提高定位的准确性。通过结合指纹特征比对法与LPP降维处理技术,在保证高精度的同时提高了系统的效率,特别适用于复杂的大型商场、办公楼和医院等场合,并具有较高的实用价值及市场潜力。 总之,室内定位的关键在于如何充分利用现有的无线网络信号进行高效且准确的位置确定。研究者们通过探索信号指纹匹配方法、LPP的降维技术和最大似然估计算法的发展为构建高效的室内定位系统提供了理论支持与实践指导,同时也为相关行业应用提供了解决方案。
  • AndroidSDK
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    本Android室内定位导航SDK代码提供精准的室内位置服务与路径规划功能,适用于商场、机场等大型室内场所,增强用户体验。 SDK开发者文档(Android)包括以下部分:SDK简介、更新日志以及更新说明。 2017-01-10版本发布2.3.0,此版包含了一些API的更新与优化,并删除了导航中的naviOption类。此外,还对地图缓存进行了优化并增加了围栏信息(为了让围栏成功加载,在调用定位代码之前必须先加载地图)。同时,修复了一部分bug。 在此之前发布的版本为初始化demo。 时间 | 版本 | 备注 ---|------|------ 2017-01-10 | 2.3.0 | 文档基于Android Studio开发编写,并未提供jar包方式依赖。Idr类是调用SDK所有入口的接口,包括但不限于初始化SDK、加载地图和定位等操作均通过该类进行。 除了Idr.initSDK(Context)方法用于初始化SDK以及获取用户region列表的方法为静态方法外,其余均为实例方法。使用这些实例方法时需要先得到一个Idr对象:`Idr idr = Idr.with`
  • AR演示版
    优质
    AR室内导航演示版是一款创新的应用程序,利用增强现实技术提供精准的室内定位和导航服务,帮助用户轻松找到目的地。 使用Unity开发的AR-Indoor室内导航演示程序采用了Vuforia SDK。
  • iBeacon
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    iBeacon是一种基于蓝牙低能耗技术的解决方案,用于在室内环境中实现精准定位和微距营销,广泛应用于零售、博物馆等领域。 为解决传统RSSI测距方法精度较低的问题,本段落提出了一种基于高斯分布的信号过滤技术,并据此建立了一个更精确的测距模型。在此基础上,我们开发了基于RSSI测距的多点定位算法,并通过结合步态检测和卡尔曼滤波等技术进一步优化该算法,使得平均定位误差从原来的3米降低到了大约1.5米左右。
  • main.zip_ZUPT__惯_陀螺仪_ZUPT
    优质
    本资源包提供ZUPT(用户定义的零运动)定位技术在室内的应用代码及文档,结合惯性导航系统和陀螺仪数据进行高精度室内定位。 用于行人室内定位的惯导ZUPT算法在陀螺仪偏置方面仍有改进空间。
  • SINSGPSPDR无缝算法研究-论文
    优质
    本文探讨了在SINS/GPS/PDR融合下的室内与室外环境无缝导航定位算法的研究进展,提出了一种创新性的解决方案以提高定位精度和稳定性。 为解决城市高楼、隧道及室内外复杂环境下单源导航定位系统存在的精度低、可靠性差以及不连续等问题,本段落提出了一种基于GPS、微型惯性测量单元(MIMU)、表面肌电信号(SEMG)传感器和三维电子罗盘的SINSGPSPDR无缝导航定位算法。该方法利用SEMG与三维电子罗盘进行行人航位推算,并以捷联惯导为主,结合多传感器辅助的方式构建了多源信息融合模型,设计并实施了一种自适应联邦卡尔曼滤波算法。实验结果显示,所提出的方案能够实现室内外无缝导航定位,在室外环境下精度水平优于1.5米,在室内环境下的精度则达到2米以内,显著提升了系统的定位准确性和连续性。
  • 】利TDOA进行二维与三维Matlab.zip
    优质
    本资源提供基于TDOA(到达时间差)算法实现二维及三维室内精确定位的Matlab源码。适用于研究和开发室内外高精度位置服务系统。 基于TDOA实现三维和二维室内定位的MATLAB源码(zip文件)
  • Nathalie项目:开发”Android
    优质
    Nathalie项目致力于研发一款创新的Android应用程序,专注于室内环境下的精准定位服务。 《构建室内定位Android应用——Nathalie_project深度解析》 在移动互联网时代,室内定位技术逐渐成为提升用户体验的重要工具,特别是在大型商场、机场、医院等复杂环境中,它为用户提供精准的导航服务。本段落将深入探讨名为Nathalie_project的Android应用程序项目,该程序旨在实现室内定位功能,并主要使用了Java编程语言。 一、项目背景与目标 Nathalie_project是一个专为Android平台设计的室内定位应用,其目标是通过集成不同的定位技术(如Wi-Fi信号强度、蓝牙Beacon和GPS等)来提供精确的位置信息。这个项目对于开发者来说具有很高的学习价值,可以了解如何结合硬件信号和软件算法实现高效且准确的室内定位。 二、技术栈与实现原理 1. **Java**:作为Android开发的主要语言,Java在Nathalie_project中承担了大部分逻辑处理和界面展示工作。开发者需要熟悉Android SDK,并理解Activity、Intent、BroadcastReceiver等核心组件以及如何使用Java进行网络请求和数据存储。 2. **Wi-Fi定位**:利用Android系统提供的Wi-Fi扫描API收集周围Wi-Fi热点的MAC地址及信号强度,通过比较不同位置处的Wi-Fi指纹信息来推算设备的大致位置。这种方法需要大量的前期信号采集与特征构建。 3. **蓝牙Beacon定位**:蓝牙Beacon设备可以持续发送信号,Android设备接收到这些信号后根据其RSSI值和到达时间差(TOA)计算距离以实现精确定位。该方法精度较高但需部署足够的Beacon设备。 4. **GPS辅助定位**:在室外或接近窗户的地方使用GPS提供初始位置信息,并结合Wi-Fi与蓝牙Beacon提高室内定位的准确性。 5. **算法优化**:为了提升定位精确度,项目可能采用卡尔曼滤波、粒子滤波等高级算法来融合多源数据,减少误差。 三、项目结构与模块划分 1. 数据收集模块:负责获取Wi-Fi和蓝牙Beacon的数据(包括扫描、解析及存储)。 2. 定位算法模块:处理并计算收集到的数据以进行匹配定位。 3. 用户界面模块:展示地图导航路径等信息并与用户交互。 4. 服务模块:在后台持续监听Wi-Fi与蓝牙信号,实时更新位置信息。 5. 权限管理模块:处理Android系统权限请求确保应用正常运行。 四、挑战与优化 1. **信号干扰**:室内环境中的电磁干扰可能导致定位精度下降。解决方案可能包括选择抗干扰性强的信号源或通过算法补偿波动影响。 2. **实时性问题**:保证位置更新速度是一项重要任务,需要提高数据处理效率以避免延迟现象。 3. **能耗管理**:持续扫描Wi-Fi和蓝牙会消耗大量电量,开发者需平衡定位精度与电池续航时间之间的关系。 4. **用户隐私保护**:在处理用户的位置信息时必须严格遵守相关法律法规确保信息安全。 五、总结 Nathalie_project展示了如何利用Java语言实现室内位置跟踪的完整流程,涵盖了从数据采集到算法优化等各个方面。通过学习该项目内容,开发者不仅可以深入了解Android开发知识,还能掌握实用的定位技术为未来的应用开发奠定坚实基础。